Qué es la monitorización predictiva y cómo hacerla realidad

La monitorización predictiva es un concepto revolucionario en casi todos los sectores. La capacidad de realizar predicciones precisas es tan valiosa que hay empresas enteras dedicadas a ayudar a otros sectores, especialmente al de la fabricación industrial, en todo lo relacionado con la monitorización remota de activos, el mantenimiento predictivo y la gestión de activos. Pero ¿qué se puede predecir? ¿Cómo puede funcionar dentro de las infraestructuras existentes? ¿Y qué se necesita para hacerlo realidad?

La monitorización predictiva en la fabricación industrial se distingue de otro objetivo muy deseado, el mantenimiento predictivo, que abordaremos en breve. En este caso, la monitorización remota de activos permite a una empresa observar y analizar la evolución de los puntos de datos a lo largo del tiempo. El objetivo es determinar si hay que hacer algo y cuál es esa tarea, no cuándo hacer una tarea prescrita.

La monitorización predictiva utiliza la IA para detectar lo que de otro modo sería imposible ver. No realiza ninguna correlación ni ofrece ningún conocimiento. El usuario simplemente recibe una alerta del cambio de comportamiento y aplica sus conocimientos del proceso y sus propias habilidades para determinar qué acción, si la hay, es necesaria. La diferencia crítica es que el usuario prescribe la acción.

A diferencia de la monitorización predictiva, el mantenimiento predictivo es un enfoque que utiliza datos específicos y ciertos algoritmos para determinar el mejor momento para realizar el mantenimiento. El objetivo es realizar el mantenimiento cuando sea necesario, no solo a intervalos regulares y cronometrados.

Piénselo en el contexto del cambio de aceite de su coche. Algunos fabricantes recomiendan cambiarlo cada 3000 millas porque es fácil de entender y de medir. Según los hábitos de conducción, podría significar cada tres meses o cada año. Sin embargo, es posible que esta recomendación no tenga suficientemente en cuenta las condiciones de conducción, que podrían afectar a la calidad del aceite. Algunas personas prefieren cambiar el aceite cada pocos meses en lugar de usar los kilómetros como indicador. Nuevamente, según los hábitos de conducción y las condiciones de conducción, eso podría ser demasiado frecuente o insuficiente.

Siguiendo con nuestra analogía automovilística, los métodos de mantenimiento predictivo rastrearían información sobre el estado del motor de un coche, los hábitos del conductor y las condiciones de conducción. Esa información se utiliza para determinar el mejor momento para cambiar el aceite de un vehículo. El beneficio es que el conductor gasta el dinero justo para lograr un mantenimiento óptimo.

En la fabricación, los algoritmos de mantenimiento predictivo utilizan el rendimiento histórico, junto con factores actualizados continuamente, como la antigüedad y la frecuencia del mantenimiento. La aplicación correlaciona toda la información para impulsar un mejor control del proceso de mantenimiento, en lugar de limitarse a cumplir calendarios predeterminados. Sin embargo, este enfoque tiene sus pros y sus contras. En general, permite una mejor toma de decisiones, costes reducidos y activos más fiables.

En lo que respecta a la fiabilidad de las plantas, son críticas las capacidades de monitorización remota y gestión de activos, ya que los equipos envejecen, los procesos cambian, la tecnología evoluciona y las personas se marchan, pero la maquinaria sigue funcionando. Y como resultado, las cosas fracasan.

Esto nos lleva de nuevo a la monitorización predictiva diseñada para identificar un evento a punto de ocurrir y, al mismo tiempo, utilizar las habilidades de los expertos. Aunque este enfoque requiere un intermediario humano, la amplitud y profundidad de la visibilidad a través de la IA produce una enorme cantidad de conocimiento. Predecir con modelos de IA es algo valioso, una vez que se ha entrenado el modelo y se han tenido en cuenta todas las variables posibles. Hasta entonces, las personas que utilizan conocimientos equivalentes a los de la IA pueden prever el futuro con mayor precisión.

Incluso si un problema se produce de forma rápida o repentina, las herramientas y los recursos de monitorización predictiva permiten a los equipos de asistencia aislar las causas raíz con mayor rapidez que con otros enfoques. Incluso si la monitorización predictiva no evita un incidente relativo al tiempo de inactividad, el enfoque acelera el retorno al tiempo de actividad. En un contexto en el que una hora de tiempo de inactividad puede suponer un coste superior a los 100 000 dólares, la capacidad de responder y resolver incidentes con mayor rapidez puede reducir drásticamente los costes.

Al aprovechar las ventajas que ofrece la IA, los fabricantes pueden beneficiarse de la monitorización remota de activos a gran escala, incluso si la plataforma no comprende todos los puntos de ajuste predefinidos. El análisis humano de los conocimientos impulsados por IA lo hace valioso y es crítico para ayudar a la IA a aprender cuándo, qué, por qué y cómo. La monitorización predictiva tiene un enorme potencial para ofrecer resultados de fiabilidad de la producción de formas distintas a las tecnologías SCADA actuales u otras soluciones de software de implementación intensiva.